《机器学习实战》 价值500 2019

lichenchen

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% d% a1 m) l/ o, V4 @│  
+ w3 j6 z& e3 T7 x9 f├─01.第1章 k-近邻算法
  J  I" _$ n, O2 g│      任务01：第1期 k-近邻算法（完整版）.zip
( s; v# U# A# Y, ?, G3 W│      任务02： 1.机器学习概述.mp4
2 n$ W; O( ]0 {& P" Q5 c- d! P│      任务03： 2.k-近邻算法原理.mp4
; ?6 _  b/ b7 W2 U3 R6 ]/ Y5 b│      任务04： 3.k-近邻的python实现.mp4
│      任务05： 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
: q) i& K7 ], Q. y* G- u│      任务06： 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
│      
├─02.第2章 决策树
) C0 G& ^8 g2 m6 V3 l│      任务07：第2期 决策树（完整版）.zip
│      任务08： 1. 决策树原理简介.mp4
; g. X- Z/ W% U/ T│      任务09： 2. 决策树的构建准备工作.mp4
│      任务10： 3. 递归构建决策树.mp4
- M; b5 h2 u/ g! F│      任务11： 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4
│      任务12： 5. 决策树的可视化.mp4
2 Q, ?% R  q2 `" o0 j│      任务13： 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
& w& R9 t% y8 W: [1 B  F│      
├─03.第3章 朴素贝叶斯
& v; m5 ?! Z% V- t# G│      任务14： 第3期 朴素贝叶斯 （完整版）.zip
2 j1 X7 c/ d) ?9 B2 c6 c$ e& ]; M│      任务15： 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
. z" y- c* o, P+ x8 l2 |│      任务16： 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
│      任务17： 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
│      任务18： 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4
│      任务19： 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4
│      任务20： 6. 算法总结.mp4
$ _2 n% N% D4 y; W│      
# I0 S& {1 c# E9 C! g" y7 H' a* c├─04.第4章 Logistic 回归
│      任务21：第4期 logistic（完整版）.zip
│      任务22： 1. logistic原理概述.mp4
│      任务23： 2. 损失函数正则化.mp4
│      任务24： 3. 梯度下降法.mp4
│      任务25： 4. 梯度下降种类解析.mp4
0 A$ d- d. C% \& I0 \│      任务26： 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
  C+ t; i5 Z) J0 A│      任务27： 6. 病马案例.mp4
│      任务28： 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
│      任务29： 8. 分类算法大比拼.mp4
5 y! x7 @2 p0 p4 C6 C│      任务30： 9. 算法总结.mp4
│      
├─05.第5章 支持向量机
- k2 F3 H9 U" z. @│      任务31：第5期 支持向量机（完整版）.zip
│      任务33： 2. 补充数学公式.mp4
" C8 `6 [: `; ]9 Y5 D' s6 A5 f# c│      任务34： 3. smo算法流程.mp4
8 \3 ]/ D  W5 L! y│      任务35： 4. 简化版smo算法.mp4
│      任务36： 5. 完整版smo算法.mp4
│      任务37： 6. 核函数.mp4
3 {' k) Y2 ]2 r! E│      任务38： 7. 非线性svm.mp4
│      任务39： 8. 案例：svm之手写数字识别.mp4
│      任务40： 9. 算法总结.mp4
! v* _) B9 K4 k. y- s' Q9 }│      
' p) Z7 m4 B7 @& ~( l. d├─06.第6章 AdaBoost算法
│      任务41：第6期 Adaboost算法（完整版）.zip
│      任务42： 1. 集成算法概念.mp4
: Q5 c1 a" W0 {* r2 b│      任务43： 2. adaboost算法步骤.mp4
│      任务44： 3. 构建弱分类器.mp4
+ [3 J# b& m& }. m│      任务45： 4. adaboost完整版函数.mp4
9 Q6 G+ t  K( a│      任务46： 5. 案例：adaboost在病马数据集上的应用.mp4
! D5 s. l$ T( E: C- A/ n+ |│      任务47： 6. 分类器衡量指标.mp4
│      任务48： 7. 样本不均衡问题.mp4
│      任务49： 8. 案例：套坦尼克号幸存者预测.mp4
/ ]' U5 c: v9 w6 e' j; T│      
├─07.第7章 线性回归
│      任务50：第7期 线性回归（完整版）.zip
│      任务51： 1. 线性回归概述.mp4
│      任务52： 2. 线性回归的损失函数.mp4
│      任务53： 3. 简单线性回归python实现.mp4
  ^& R- m" O3 g. q: [│      任务54： 4. 局部加权线性回归.mp4
│      任务55： 5. 案例：预测鲍鱼的年龄.mp4
2 }. M4 g$ `# ^7 |% T│      任务56： 6. 岭回归.mp4
2 o# U; [9 ]% e/ [; T│      任务57： 7. lasso和向前逐步回归.mp4
% H, ?/ S7 E0 R5 P! b│      任务58： 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
│      任务59： 9. 乐高二手成交价预测.mp4
5 I7 P# u. @: K: d$ f7 D' N; }) M: B│      
7 i" N! \3 `; s; x! a3 A1 T- I, j$ O├─08.第8章 树回归
│      任务60：第8期 树回归（完整版）.zip
│      任务61： 1. 决策树回顾.mp4
│      任务62： 2.cart算法概述.mp4
6 u% H7 N3 n( E3 O% C6 Z% ^│      任务63： 3. cart回归树的python实现.mp4
; T  x  j4 d# Q, w8 A- X│      任务64： 4. 回归树的sklearn实现.mp4
& B% u$ Q2 l$ v6 \│      任务65： 5. 树剪枝.mp4
  Q* z6 Q# {7 @, \" X6 q│      任务66： 6. 模型树.mp4
8 S0 ^# u& W8 d) F; ~  T% S) k│      任务67： 7. 回归树预测结果.mp4
│      任务68： 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
│      任务69： 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4
│      
├─09.第9章 K-均值聚类算法
│      任务70：第9期 K-均值聚类（完整版）.zip
│      任务71： 1. 聚类分析概述.mp4
& s7 F7 x7 W' c) d6 m8 w: U│      任务72： 2. k均值算法原理.mp4
0 t; C' i8 Z, E3 F: t; ~│      任务73： 3. k均值算法的python实现（1）.mp4
# `6 |9 R5 q0 z( I: x│      任务74： 4. k均值算法的python实现（2）.mp4
3 x( e9 T9 M- t& U  O9 S/ W- H│      任务75： 5. 算法验证.mp4
9 o. i" {. i( m│      任务76： 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4
' u  r4 ?; E# J' F4 I: z2 M; p; Y9 }" f│      任务77： 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
* M$ |  v! `1 P+ P│      任务78： 8. 二分k均值法（1）.mp4
  k4 }( ]0 G% Y  Z, A│      任务79： 9. 二分k均值法（2）.mp4
( T# z3 g# p9 a  x3 c$ [- z│      任务80： 10. 聚类模型评价指标.mp4
│      任务81： 11. 轮廓系数的python实现.mp4
6 k$ o7 z6 G; v5 H% [│      任务82： 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
* C1 C8 x7 i9 \6 b; U│      任务83： 【附录2】归一化处理.mp4
( h5 B, s; s6 c& M│      
4 d5 Q0 L- d  g; m8 z& d! R└─10.第10章 关联规则之Apriori
- H% w/ N" ^2 b, G        任务84：课件、代码及数据集下载.zip
        任务85： 1 关联分析概述.mp4
- Z) k* F: b( u" G7 V: x/ O        任务86： 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度.mp4
8 g# A" z; c6 R3 W5 C8 ~2 n        任务87： 3 频繁项集的评估标准：提升度.mp4
, x) N3 Z6 B) v- z" V2 g        任务88： 4 关联规则的发现.mp4
        任务89： 5 apriori原理.mp4
0 W' r& {6 x% L6 j4 V+ L6 ?+ A        任务90： 6 apriori挖掘频繁项集（1）.mp4
' ]4 n) S) `, A- A        任务91： 7 apriori挖掘频繁项集（2）.mp4
        任务92： 8 apriori挖掘频繁项集（3）.mp4
        任务93： 9 apriori挖掘关联规则（1）.mp4
        任务94： 10 apriori挖掘关联规则（2）.mp4
        任务95： 11 案例：发现美国国会投票中的模式.mp4
; X% d% h$ q4 [8 ?) b        任务96： 12 案例：发现毒蘑菇的相似特征（1）.mp4
        任务97： 13 案例：发现毒蘑菇的相似特征（2）.mp4
        任务98： 14 案例：发现毒蘑菇的相似特征（3）.mp4
" R$ U# E$ R5 h2 O
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zf3412

太厉害了